总体分析和个体分析
Q
- 总体分析的交付物为一份总体的统计报告，以是否发现业务问题为评估标准。
- 个体分析的交付物为一份个体的轮廓画像报告，以衍生了多少个分析角度、整合多少个数据需求为标准。
Jill
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另外，对于前者（样本分析），我不清楚，除了真正的数据挖掘领域的数据训练之外，在业务分析方面是否适用。
在 2012年4月10日 下午2:48，Jill <wangj...@163.com> 写道：
> Q把个人分析作为专题分析方法论的一个必经步骤，并且提供了可衡量的标准，是值得借鉴的。
> 之前，专题分析一直强调要看数，也强调了看数的重要性，其实就是Q所说的个体分析，但是没有硬性的输出要求，也没有明确的标准，因此会存在有些人看数了，了解个体上的差异，而有些人不一定看了。
>
>
> 在 2012-04-09 10:48:14，Q <happ...@gmail.com> 写道：
>
> 在开始一次数据分析的时候，我发现有两种不同的入口，或者是否可以说代表了两种不同的分析路径。一时间我不知道他们是迥异的区别，还是不同阶段的风格而已。但拿出来谈谈，也许更加清楚。
>
> 第一种入口是从全体统计入手。对全量数据进行趋势、排名、分布、对比、钻取的分析。这种分析很平常，在一般分析报告中常见此类。这类分析可以给人全面视角，暴露问题。但可能存在的问题是：太过平常，容易令人产生分析疲劳，给出大家都知道的结论。
>
> 还有一种入口是从个体样本入手。集中分析单个样本数据上的变化，时间上的变化，前后事件的顺序，导致某个结果的可能因素...当分析单个样本时，可能能够发现一些具有代表性的"样本"，甚至能够得出一些有意思的结论。从中，可以挑出分析所需变量，可以对底层数据提出需求。因为这类分析很具体，所以可以传递比较直观的信息。可是显而易见，这种分析过于狭窄，容易一叶障目。
>
> 一般最终的分析总是面向全体的，个体分析好像只是过程性的。但想想以往的分析，是否有这类个体分析似乎要看分析者的喜好。有些人喜欢一开始考虑维度、度量，然后得出做出统计值，未必去做个体分析。不做，可能有几个原因：
> 1、懒得做。个体分析需要一个个体琢磨，耗费时间；
> 2、分析课题不需要做。个体分析好像更多解决规律发现的问题，而如果分析课题仅仅是总体分析呢（比如市场宏观分析），也许就不需要做个体分析了；
>
> 对于第二个原因，不敢确定是否合理。
>
> 但也许可以考虑在分析方法论中将"总体分析"和"个体分析"区分开，明确要求有此步骤，有明确的交付物或评估标准。比如
>
> 总体分析的交付物为一份总体的统计报告，以是否发现业务问题为评估标准。
> 个体分析的交付物为一份个体的轮廓画像报告，以衍生了多少个分析角度、整合多少个数据需求为标准。
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Q
个人认为，样本分析（不是个体样本）是用来预测总体的；而个体样本的分析是用来前期的数据理解和后期验证总体预测结果的准确性。
另外，对于前者（样本分析），我不清楚，除了真正的数据挖掘领域的数据训练之外，在业务分析方面是否适用。
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